前置生物膜脱氮污水处理系统的神经网络预测模型研究

【摘要】：针对前置生物膜脱氮污水处理系统(ABAF/0BAF)的多变量、不确定性、非线性等特点,以某污水处理厂的实际运行数据为基础,采用人工神经网络(ANN)的方法,建立了ABAF/0BAF基于混合递阶遗传算法的RBF神经网络预测模型。模型运算结果表明,预测值和实测值能较好地吻合,起到了模拟预测的效果,同时能优化运行状态。该模型的建立为ABAF/0BAF的预测及运行管理供了一条简便实用的途径,具有良好的研究和工程实用价值。 【作者单位】： 安徽工业大学电气信息学院;
【关键词】： 前置生物膜脱氮 混合递阶遗传算法 RBF神经网络
【分类号】：X703;TP183
【正文快照】： 0引言曝气生物滤池(BAF)是20世纪80年代末90年代初在普通生物滤池的基础上,并借鉴给水滤池工艺而开发的污水处理新工艺。它将生物接触氧化法与给水过滤工艺相结合,属于生物过滤技术[1]。具有处理效率高、占地面积小、基建及运行费用低、管理方便和抗冲击负荷能力强等特点[2],

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